دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر TinyML با رویکرد بهینه‌سازی مصرف انرژی و پردازش محلی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند مبتنی بر TinyML با رویکرد بهینه‌سازی مصرف انرژی و پردازش محلی

موضوع کلی: مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در سامانه‌های نهفته (Embedded AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف یادگیری ماشین در سامانه‌های نهفته
• 2. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری در میکروکنترلرها
• 3. معماری پردازنده‌های مناسب برای هوش مصنوعی در لبه
• 4. آشنایی با چرخه‌حیات توسعه مدل‌های TinyML
• 5. مقدمه‌ای بر جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های حسگرها
• 6. روش‌های جمع‌آوری داده‌های آموزشی در محیط واقعی
• 7. تکنیک‌های پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها برای سیستم‌های محدود
• 8. مبانی یادگیری نظارت‌شده در کاربردهای اینترنت اشیاء
• 9. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی با ساختار فشرده
• 10. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی در پردازش سیگنال‌های نهفته
• 11. مفاهیم اساسی در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 12. روش‌های کاهش دقت وزن‌ها برای کاهش حجم مدل
• 13. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل شامل تقطیر دانش
• 14. بررسی مفاهیم کوانتایزاسیون و تأثیر آن بر دقت مدل
• 15. پیاده‌سازی کوانتایزاسیون پس از آموزش در TensorFlow Lite Micro
• 16. الگوریتم‌های آموزش آگاه از کوانتایزاسیون
• 17. بررسی مصرف انرژی در پردازش محلی
• 18. تکنیک‌های مدیریت حافظه در میکروکنترلرها
• 19. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در پردازش لبه
• 20. بررسی کتابخانه‌های استاندارد برای اجرای مدل بر روی میکروکنترلر
• 21. فرآیند تبدیل مدل‌های استاندارد به فرمت قابل اجرا در TinyML
• 22. ارزیابی عملکرد مدل بر روی سخت‌افزارهای هدف
• 23. روش‌های عیب‌یابی و دیباگ مدل‌های هوشمند در محیط نهفته
• 24. پیاده‌سازی یک پروژه ساده تشخیص حرکت با شتاب‌سنج
• 25. طراحی سیستم هوشمند برای تشخیص صوت با منابع محدود
• 26. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های پایش سلامت
• 27. کاربردهای یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند و پایش محیطی
• 28. اهمیت دقت در داده‌های ورودی برای جلوگیری از خطاهای بحرانی
• 29. روش‌های حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش محلی
• 30. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های هوشمند بر روی لبه
• 31. بررسی چالش‌های بروزرسانی مدل‌ها در سامانه‌های نهفته
• 32. نقش پردازش محلی در کاهش تأخیر سیستم‌های بلادرنگ
• 33. استفاده از یادگیری انتقال برای کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 34. بررسی ابزارهای شبیه‌سازی در توسعه TinyML
• 35. تکنیک‌های کاهش نویز در سیگنال‌های ورودی حسگرها
• 36. مدیریت حافظه پویا در برابر حافظه ایستا در کدنویسی سیستم‌های نهفته
• 37. بررسی استانداردهای کدنویسی بهینه در زبان C برای هوش مصنوعی
• 38. مستندسازی و استانداردسازی پروژه‌های TinyML
• 39. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی توان مصرفی در تجهیزات صنعتی
• 40. آینده هوش مصنوعی در لبه و روندهای نوین سخت‌افزاری